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SESSION
セッション詳細

Session111/06 10:00～10:40

データベースからデータ活用基盤まで、何をしたら「AI-Ready」なデータとなるのか？──5つの壁とデータの要件、2名の識者が探る

           

LLMをはじめとするAIモデルの性能差がなくなりつつある今、ビジネス成果を分かつ最大の要因は「いかに自社のデータをAIが活用しやすい状態（AI-Ready）にできるか」に移り変わっています。しかし、いざデータベースからデータウェアハウス（DWH）周辺までデータ基盤をAI-Readyにしたいと考えても、現場にはさまざまな課題が立ちはだかります。
そこで本セッションでは、20年以上データベースの世界に携わり、いくつもの著書をもつミック氏をゲストに迎え、データ活用基盤の構築で立ちはだかる「5つの壁」と、それを乗り越えて「AI-Ready」の状態へともっていくための具体的な要件をディスカッション形式で探ります。一方的な解説にとどまらず、実務者が今どこにアンテナを張って準備していくべきか。視聴者の皆さんと共に考える40分間です。

    このセッションで学べるポイント
  • AIモデルの性能差がなくなる中、プロジェクトの成果を分けるポイントがどこにあるのか理解できる
  • データ基盤の構築で現場が直面する「5つの壁」と課題解消へのアプローチをつかめる
  • AIに適したデータの要件、今やるべき準備がわかる

ミック

データベース分野におけるエンジニアとして20年以上のキャリアを持つ。特に大規模データを扱うBI/DWHでの開発経験が豊富で、性能設計やパフォーマンスチューニングを得意とする。2018年より3年間、米国シリコンバレーにて技術発掘や先進技術の調査に従事。2025年現在は、会社全体の技術戦略の策定に分野横断的に従事している。データベース関連の著書多数：『センスの良いSQLを書く技術』、『SQL緊急救命室』、『達人に学ぶ DB設計徹底指南書 第2版』など。

【モデレーター】谷川 耕一 [EnterpriseZine／DB Online チーフキュレーター]

EnterpriseZine／DB Online チーフキュレーター
CaseHUB.News シニアエディター

かつてAI、エキスパートシステムが流行っていたころに、開発エンジニアとしてIT業界に。その後UNIXの専門雑誌の編集者を経て、外資系ソフトウェアベンダーの製品マーケティング、広告、広報などの業務を経験。現在はフリーランスのITジャーナリストとして、クラウド、データベース、ビッグデータ活用などをキーワードに、エンタープライズIT関連の取材、執筆を行っている。

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